MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900236523 · doi:10.5539/jas.v10n12p534

Probabilistic Modeling of Monthly Temperature Historical Series in Mossoró, Northeastern Brazil

2018· article· en· W2900236523 sur OpenAlexvenueno aff
Janilson Pinheiro de Assis, Roberto Pequeno de Sousa, Ben Dêivide de Oliveira Batista, Paulo César Ferreira Linhares, Eudes de Almeida Cardoso, José Aluísio de Araújo Paula, Ariana Morais Neves

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGumbel distributionMathematicsWeibull distributionSeries (stratigraphy)StatisticsAnderson–Darling testLogarithmGoodness of fitKolmogorov–Smirnov testEmpirical distribution functionLogarithmic distributionStatistical hypothesis testingExtreme value theoryMathematical analysisGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We fitted the following seven distribution probabilities to the data of monthly average temperature in Mossoró, northeastern Brazil: Normal, Log-Normal, Beta, Gamma, Log-Pearson (Type III), Gumbel, and Weibull. To assess the goodness of fit the empirical distributions to the theoretical distribution, we applied the tests of Kolmogorov-Smirnov, Chi-square, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Kuiper, and Logarithm of Maximum Likelihood, at 10% of probability. The temperature series were obtained from 1970 to 2007. The Normal distribution provided the best fit to the historical series of average monthly temperature. Although the Kolmogorov-Smirnov test showed a very high level of approval, which generated some uncertainty regarding the test criteria, it is the more recommended to studies with approximately symmetric data and small series.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetEnvironmental and biological studiesTravaux en français237 207